在 SQL 中，可以使用 ORDER BY 子句来实现排序。可以按照单列或多列的不同顺序进行排序。...例如，有一个名为 customers 的表，其中包含以下列：customer_id、first_name、last_name、city、state。我们可以按照多列的不同顺序来对表中的数据进行排序。...假设我们要先按照 state 列的升序排列，然后按照 city 列的降序排列，可以使用以下 SQL 查询语句： SELECT * FROM customers ORDER BY state ASC,...city DESC; 在上面的示例中，state 列将首先按升序进行排序，然后 city 列将按降序进行排序。...注意，ORDER BY 子句中的列名必须与 SELECT 子句中的列名相匹配，以便正确排序。
同时在进行 Hash Join 的过程与驱动表还支持并行匹配，而数据寻址过程不管是表还是索引都支持并行扫描，这些都变得很重要。具体见下图： ? 计算与存储分离。 我们可以在存储系统部署不同的计算层。...最终我们可以提供 TiSpark 的解决方案，面向索引筛选粒度很低，甚至没有很好索引的大表复杂查询场景。 除了默认的行存数据库，拼图上还需要一款列存储引擎。...在列式数据库里，数据是按照列进行存储，每一列单独存放，数据即是索引。由于数据类型一致，会有非常高的压缩比，应用只需查询对应的列，所以整个扫描的 I / O会很低。...同时列存也非常适合批量数据处理、即时查询，尤其是聚合、分析查询。 所以在 TiDB 架构上，我们选择一个异步的同步副本存储在列存储引擎上，面对更重、更复杂的聚会等查询。...然后再通过不同的计算层、不同的存储层来面对不同的业务需求，同时依赖自身的架构优势，可以实现通过增加计算节点、存储节点来实现读、写、存储容量的线性扩展，通过设置、分配后台不同等级队列、副本读、Slave
很好地去解决MPP场景下，超大规模集群如何保持高并发和复杂查询场景下网络连接问题。 上面介绍改造之后整个查询计划分片也会比较明确。...同时用户也可以在同一个库或同一个实例里，去根据业务场景针对不同特征建立行存表和列存表，可以自动在查询计划中选择更好的access path。...按照常见的做法，这些虽然是列存储，但需要的这些列还是会提前扫描去做一个整体物化，再做一个Predicate。这种延迟扫描其实可以做更优，因为它可能对两个或三个Predicate中间层级选择率比较明显。...中间一层，因为现在代码整体是基于PG10来做的，但实际上我们合入了很多更新，例如PG12、PG13里的能力或并行能力，包括优化器里针对这些场景，比如说partitoin-wise Join的能力都有引入...前面提到并行算子在我们合入了PG12、PG13以后，整个优化器里也引入了并行执行CBO能力。
查询条件值与列类型不一致； 6. 查询条件列进行数学运算； 7. 索引列在 IN 或者多个 OR 语句中； 8. 是否使用的是不可见索引等。...我们观察到默认是128的parallel，但是由于某些原因，我们可能需要降低并行度，请问有什么参数可以控制吗？ 我在网上到处都找不到相关文章，也无法从专业书籍里找到类似的研究。...诊断结论：实际上按照你的操作思路，可以move 100%的表都去另外一个表空间，然后直接drop掉原有表空间就可以了。...分区索引按照列HASH分区还是有其它方式？...，rac本身自带了时间同步的服务，还可以在外面再加ntp服务吗？
但是对于列存，VectorScan可以直接读batch，没有额外的batch代价。列存是OLAP查询更好的选择。...我们是否可以得出结论，对于OLAP查询使用向量化引擎，对于OLTP查询使用行引擎会更好。 5、对于不能向量化的查询捕获并抛出异常不是处理此类情况最安全和最有效的方法。...因此，检查返回码实际上不会增加一些明显的开销，除了通过添加额外的检查使得代码复杂化。但是可以通过宏例如MUTATE来隐藏这些复杂度。 6、你测试过不同batch大小吗？...好的，将对此进行一些实验 7、如何将向量化扫描和并行结合起来（9.6已支持） 目前还没实现。但这个想法与非并行的想法相同。...还有用于并行查询的特殊节点，所以如果我们想为向量化操作提供并行执行，我们还需要用自定义节点替换这个节点。
压缩算法引用字典压缩（Dictionary Compression）：针对列中有较少不同值的情况，将不同的值使用整数来表示，并使用字典将原始值映射到新的整数值，从而减小存储空间。...枚举字典：对于某些列可能只有几个预定义的值，可以使用枚举字典将原始值压缩成整数。3....压缩与查询性能的权衡评估为了评估压缩与查询性能之间的权衡，可以进行以下考虑：压缩率：不同压缩算法的压缩率不同，需要根据数据的特性选择合适的压缩算法。...分布式架构：ClickHouse支持水平扩展，可以将数据分布在多台服务器上进行并行查询，从而提高系统的并发处理能力。ClickHouse是否支持分布式查询和并行化处理？...分区表：将数据按照某种规则进行分区，可以提高查询效率。例如，按照时间进行分区，可以实现按时间范围快速查询。主键选择：在创建表时选择合适的主键，以利于数据的快速插入和查询。
Kudu为什么要使用列存储格式？逐行格式会提高性能吗？ 分析用例几乎只使用查询表中列的子集，并且通常在广泛的行上聚合值。面向列的数据极大地加速了这种访问模式。...Kudu 的预写日志 (WAL) 可以存储在与数据文件不同的位置，这意味着 WAL 可以存储在SSD 上，从而在具有 SSD 和磁盘的系统上实现低延迟写入。...此外，它为任何单个查询提供最高可能的吞吐量，因为所有服务器都是并行招募的，因为数据将均匀分布在集群中的每个服务器上。...Kudu 的 Jepsen 报告在哪里？ Kudu 尚未使用 Jepsen 进行公开测试，但可以按照这些说明运行一组测试 。 数据可以直接加载到Kudu吗？可以使用哪些摄取工具？...Kudu 尚未使用包含大值（10 KB 或更高）的列进行测试，并且在使用大值时会出现性能问题。请参阅 架构设计。 Kudu 可以用来替代 Lambda 架构吗？
，但同时仅需要少量的列 宽表，即每个表包含大量的列 较少的查询(通常每台服务器每秒数百个查询或更少) 对于简单查询，允许延迟大约50ms 列中的数据相对较小，如数字和短字符串 处理单个查询时需要高吞吐量...◆ ClickHouse核心特性 ◆ ClickHouse为什么这么快 ◆ 行存储和列存储 分析场景中，我们一般会读大量的行而取少量的列，在列式存储结构下，我们只需要取对应的列数据就可以，不参与计算的列完全不会被扫描到...◆ 向量化执行引擎 SIMD（Single Instruction Multiple Data）即单条指令操作多条数据，它是通过数据并行以提高性能的一种方式，可以简单理解为在寄存器层面对程序中的数据做并行处理...文件进行 保存 如果使用多个主键，例如ORDER BY(CounterID,EventDate)，则每 间隔8192行可以同时取CounterID与EventDate两列的值作为索引值 ◆索引的查询过程...探索云原生技术之基石——Docker容器 一种并行，背压的Kafka Consumer Nomad正在接管Kubernetes吗 MIT协议分布式文件系统，一个简单、方便的文件存储方案 深入浅出
一张表包括行（Row）和列（Column），Row 即用户的一行数据，Column 用于描述一行数据中不同的字段。Column 可以分为两大类：Key 和 Value。...为了分桶裁剪，并且避免数据倾斜，同时也为了分散读 IO，提升查询性能，可以将 Tablet 的不同副本分散在不同机器上，查询时可以充分发挥不同机器的 IO 性能。...数据插入后如何被查询到？AGGREGATE 模型：Insert 阶段将增量的数据按照 Append 的方式写到 RowSet，查询阶段采用 Merge on Read 的方式进行进行合并。...当查询条件中按前缀索引规则使用到了 Key 时，会先进行 ShortKey Index 的过滤，可以在 ShortKey Index 中匹配到的 Oordinal 行号范围，合入到 row_bitmap...当查询条件中列字段存在 BitMap Index 索引时，会按照 BitMap 索引直接查出符合条件的 Ordinal 行号，与 row_bitmap 求交过滤。
在整体上，TBase 选择的是复制表和增强的 hash分布。 ? 下面介绍一下如何看分布式查询，PushQuery 和 PullData。...在 CN 上对 query 做一个整体的plan，按照重分布的情况把计划分解成不同的计算分片，分散到 DN上进行处理 刚才讲到，就是如果能把对 OLTP 推到某单个 DN 上来做的话，效果会比较好。...我们举个简单的例子。 ? 两张表的分布列是 f1，数据列是 f2，若 query 可以写成分布键的关联情况，并且采用的是 hash 分布，就可以把 query 推到不同的 DN 上来做。...还有一层是指令集的并行，对指令进行优化，后面也会对这部分进行持续的增强。 ? 那么 Postgres 的查询计划，或者是进程并行的能力是如何实现的呢？...所以我们在 redistribution 也做了一些并行，也就是在 Partial Agg 的情况下可以按照 hash 分布去发到对应的上层 DN 节点上进行并行。 还有一些数据传输方面的优化。 ?
在整体上，TBase 选择的是复制表和增强的 hash分布。 下面介绍一下如何看分布式查询，PushQuery 和 PullData。...在 CN 上对 query 做一个整体的plan，按照重分布的情况把计划分解成不同的计算分片，分散到 DN上进行处理 刚才讲到，就是如果能把对 OLTP 推到某单个 DN 上来做的话，效果会比较好。...我们举个简单的例子。 两张表的分布列是 f1，数据列是 f2，若 query 可以写成分布键的关联情况，并且采用的是 hash 分布，就可以把 query 推到不同的 DN 上来做。...还有一层是指令集的并行，对指令进行优化，后面也会对这部分进行持续的增强。 那么 Postgres 的查询计划，或者是进程并行的能力是如何实现的呢？...所以我们在 redistribution 也做了一些并行，也就是在 Partial Agg 的情况下可以按照 hash 分布去发到对应的上层 DN 节点上进行并行。 还有一些数据传输方面的优化。
来源：sourl.cn/uLCCPw 在真实业务场景中，数据库中经常需要存储某些客户的关键性敏感信息如：身份证号、银行卡号、姓名、手机号码等，此类信息按照合规要求，通常需要实现加密存储以满足合规要求。...痛点一 通常的解决方案是我们书写SQL的时候，把对应的加密字段手动进行加密再进行插入，在查询的时候使用之前再手动进行解密。...痛点二 对于一些为了快速上线而一开始没有实现合规脱敏的系统，如何比较快速的使得已有业务满足合规要求的同时，尽量减少对原系统的改造。...其基本原理是对用户输入的SQL进行解析拦截，并依靠用户的脱敏配置进行SQL的改写，从而实现对原文字段的加密及加密字段的解密。最终实现对用户无感的加解密存储、查询。...Sharding Shpere在拦截到SQL改写的时候，会按照用户的配置，把逻辑列映射为明文列或者脱敏列（默认）如下的示例 3.
在真实业务场景中，数据库中经常需要存储某些客户的关键性敏感信息如：身份证号、银行卡号、姓名、手机号码等，此类信息按照合规要求，通常需要实现加密存储以满足合规要求。...痛点一 通常的解决方案是我们书写SQL的时候，把对应的加密字段手动进行加密再进行插入，在查询的时候使用之前再手动进行解密。...此方法固然可行，但是使用起来非常不便捷且繁琐，使得日常的业务开发与存储合规的细节紧耦合 注 意 文末有：3625页互联网大厂面试题 痛点二 对于一些为了快速上线而一开始没有实现合规脱敏的系统，如何比较快速的使得已有业务满足合规要求的同时...其基本原理是对用户输入的SQL进行解析拦截，并依靠用户的脱敏配置进行SQL的改写，从而实现对字段的加密及加密字段的解密。最终实现对用户无感的加解密存储、查询。...Sharding Shpere在拦截到SQL改写的时候，会按照用户的配置，把逻辑列映射为名文列或者脱敏列（默认）如下的示例 3、使用Sharding Sphere的数据源进行管理 把原始的数据源包装一层
Oracle并行基础 概述 Oracle企业版有一项非常厉害的技术：并行查询，也就是说一个语句可以雇佣多个服务器进程（parallel slaves也叫PX slaves）来完成这一个查询所需要的结果。...，例如典型的像union all语句，就可以有多个DFO单元，不同的DFO单元之间也可以并行。...如何切分多表 为什么要引入数据分布算法 对于单表（无JOIN）的数据切分是非常简单的，只需要按照ROWID做切分就可以保证结果的正确，因为多个并行slaves之间没有数据的交叉，也就不会有数据的丢失，而且按照...： 真的等价吗？...可以通过它了解并行执行过程中数据是如何通过table queue分发的。
GPU 能解决能效问题吗？ • 左上图：Nvidia GPU的浮点运算性能（TFLOP/S）随代际进化的增长，展示了从P100到R10x的性能提升。...DRAM 中计算特点： • 高单元密度和容量 • 比特串行计算（有限的操作每秒） • 大规模并行操作 如何理解 有限的 op/s ？ 1....DRAM的操作是基于访问特定的行和列以读取或写入数据，每次数据操作都需要完成这些行/列访问，而这种存取方式相对慢，不能有效支持快速计算。 2....与之相比，专用的计算单元（如CPU或GPU）可以进行大规模的并行运算，从而提供更高的每秒操作次数。...- 并行性：大量内存单元可以同时执行简单计算操作，支持大规模并行计算。 - 低延迟：由于计算在存储单元中完成，数据移动最小化，从而减少了延迟。
除了分析场景，新版本中引入新的 DDL 并行执行框架，在不同表对象上的 DDL 可以并发执行，解决了之前不同表之间 DDL 相互阻塞的问题。...同时在不同表对象的追加索引、列类型变更等场景下支持并行执行，大幅提升执行效率。...除了分析场景，新版本中引入新的 DDL 并行执行框架，在不同表对象上的 DDL 可以并发执行，解决了之前不同表之间 DDL 相互阻塞的问题。...同时在不同表对象的追加索引、列类型变更等场景下支持并行执行，大幅提升执行效率。稳定性除了性能加强，V6.2 也包含了重要的稳定性加固。TiKV 在新版本中支持自适应调整 CPU 使用率。...该功能可以满足以下的用户需求：降低备份恢复在灾备场景下的 RPO，如实现十几分钟的 RPO；用于处理业务数据写错的案例，如回滚业务数据到出错事件前；业务历史数据审计，满足行业合规的需求。
1.3场合 列存储适合用在什么场合? OLAP，数据仓库，数据挖掘等查询密集型应用。...但是，基于列来读取数据，你仅仅需要读出你想要了解的数据。当然，读取一条单独的记录时，性能上的不同可以忽略，但是许多查询需要进行全表扫描。当读取数百万行数据时，性能的不同就会非常显著。...尤其是，Sybase指出，与数据分区相关的问题就是需要支持硬件的并行机制。显而易见，不论如何进行分区，分区都会带来很多问题（更不必说额外的维护了），不过，它打开了性能改进的实质性途径。...然而，不同于水平分区，Sybase IQ实施的是垂直分区，也就是说分区是按照列而不是按照行进行的。该方法的优势之一是分区从来不会变得不均衡，这是由于每个表中的每列都有相同数量的域。...面对海量的复杂查询, 如何使列存储技术扬长避短, 充分利用其查询优势, 成为了当今列存储领域的研究重点。查询优化在数据库领域一直占有重要的地位。
数据可以同时存在于 buffer cache 和 IM 列式存储，传统数据按行组织，以数据块为单位存于 buffer cache 和磁盘上，数据在 IM 列式存储中按照列式组织的。...软件特性方面： In-memory 列压缩，有六种压缩级别可以选择，需要对内存空间和解压缩增加的CPU做权衡。对于默认的 query low 级别，常见的压缩比为 2 ~ 10 之间。...启用 DBIM 时，一定需要把 IMC 表分布到每个实例吗？ 可以指定加载到其中几个实例吗？...IMC 表分布方式的选择。 选择何种 IMCU 分布方式需要结合分区方式和典型的查询如何扫描数据综合决定。...如果查询跨越多个分区，总体而言，IMCU 分布在所有实例上，并行查询依然可以相对平均在所有实例上执行。
-s sort_type：如何排序输出，可选的 sort_type 如下 t：按查询总时间排序。 l：按查询总锁定时间排序。 r：按总发送行排序。 c：按计数排序。...注 意 ， 如 果 是 多 列 共 同 构 成 唯 一 索 引 ， 代 表 的 是 多 列 的 数 据 组 合 是 唯 一 的 。...如果整列被编入索引，则为 NULL -- Packed：指示关键字如何被压缩。如果没有被压缩，则为 NULL -- Null：如果列含有 NULL， 则含有 YES。...B+ 树 B+树是 B 树的一种变体，同样是多路平衡查找树，它与 B 树主要的不同是 非叶子节点不存储数据，只存储索引 叶子节点包含了全部的关键字信息，且叶子节点按照关键字顺序相互连接...0，那可能有人会问，这个比例 有什么经验值吗？
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